[发明专利]一种更新方法以及装置在审
申请号: | 202210331856.1 | 申请日: | 2022-03-30 |
公开(公告)号: | CN114817279A | 公开(公告)日: | 2022-07-29 |
发明(设计)人: | 吕广奕;唐晓璇;章学敏;李皓宇;安鹏程 | 申请(专利权)人: | 联想(北京)有限公司 |
主分类号: | G06F16/23 | 分类号: | G06F16/23;G06K9/62;G06N3/08 |
代理公司: | 北京派特恩知识产权代理有限公司 11270 | 代理人: | 周艳;浦彩华 |
地址: | 100085 北京市海淀*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 更新 方法 以及 装置 | ||
1.一种更新方法,包括:
通过检测模型对至少包含待检测对象的第一数据进行检测,得到第一特征数据;
对所述第一特征数据以及所述检测模型的存储模块中存储的特征集合进行匹配,得到第一匹配信息;其中,所述特征集合包括至少一种检测对象的特征数据的集合;所述待检测对象与所述检测对象具备至少一个维度的区别特征;
基于所述第一匹配信息,更新所述存储模块中存储的特征集合,得到更新后的特征集合。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述第一匹配信息包括所述第一特征数据与所述特征集合中的特征数据之间的差异度量信息;所述基于所述第一匹配信息,更新所述存储模块中存储的特征集合,包括:
若所述第一配信息大于或等于第一阈值,添加所述第一特征数据至所述特征集合。
3.根据权利要求1所述的方法,其中,所述第一匹配信息包括所述第一特征数据与所述特征集合中的特征数据之间的差异度量信息;所述第一数据还包括所述待检测对象的标签标识;所述基于所述第一匹配信息,更新所述存储模块中存储的特征集合,包括:
若从所述第一数据中获取的所述待检测对象的标签标识为第一标识,且所述第一匹配信息小于第二阈值,添加所述第一特征数据至所述特征集合。
4.根据权利要求3所述的方法,其中,所述基于所述第一匹配信息,更新所述存储模块中存储的特征集合,还包括:
若所述标签标识为第二标识,从所述特征集合中祛除第二特征数据;其中,所述第二特征数据,包括所述特征集合中与所述第一特征数据的第一匹配信息大于或等于所述第二阈值的特征数据。
5.根据权利要求2或3所述的方法,其中,所述更新所述存储模块中存储的特征集合,还包括:
获取所述检测模型基于所述特征集合执行的历史检测操作的历史检测信息;
基于所述历史检测信息,从所述特征集合中祛除至少一个特征数据。
6.根据权利要求5所述的方法,其中,所述历史检测信息,包括在所述历史检测操作过程中所述特征集合中的特征数据被所述检测模型采用的采用频率;所述基于所述历史检测信息,从所述特征集合中祛除至少一个特征数据,包括:
从所述历史检测信息中获取所述特征集合中的特征数据被所述检测模型采用的采用频率;
若所述特征集合中的第三特征数据被所述检测模型采用的采用频率小于或等于第三阈值,从所述特征集合中祛除所述第三特征数据。
7.根据权利要求1所述的方法,其中,所述第一特征数据的数据量大于所述第一数据中所述待检测对象的数据量;所述特征集合中的特征数据的数据量大于所述检测对象的数据量;所述检测模型包括至少两个特征提取单元;所述通过检测模型对至少包含待检测对象的第一数据进行检测,得到第一特征数据,包括:
通过所述至少两个特征提取单元对所述第一数据进行检测,得到所述至少两个特征提取单元的特征提取结果;
基于所述至少两个特征提取单元的特征提取结果,得到所述第一特征数据。
8.根据权利要求7所述的方法,其中,所述第一特征数据包括所述第一数据中的所述待检测对象的高维特征点云数据;所述得到所述至少两个特征提取单元的特征提取结果,包括:
得到第m个至第M-1个特征提取单元的特征提取结果;其中,m为大于或等于1且小于M-1的整数;M为所述检测模型中包含的特征提取单元的数量;M为大于2的整数;
所述基于所述至少两个特征提取单元的特征提取结果,得到所述第一特征数据,包括:
拼接第m个至第M-1个特征提取单元的特征提取结果,得到所述高维特征点云数据。
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